解構Project89:一個模塊化、高性能的下一代AI Agent框架設計

本文將深入分析Project89採用的全新AI Agent Framework設計方案。這是一個專爲遊戲開發打造的高性能Agent框架,相比傳統方案更加模塊化,性能也更爲出色。

開發者背景

Project89的創始人此前參與開發了Magick項目,這是一款利用AI進行編程的軟件。他在該項目中擔任核心開發者,排名第四。這體現了創始人在AI領域的深厚技術積累。

一、爲什麼要用ECS來設計Agent Framework

ECS(Entity-Component-System)是一種在遊戲開發和模擬系統中常用的架構模式。它將數據與邏輯徹底分離,以便在大規模可擴展場景下高效管理各種實體及其行爲。

ECS的三個核心概念:

1. Entity(實體):僅是一個ID,不包含任何數據或邏輯。可根據需要掛載不同組件。

2. Component(組件):用於存儲實體的具體數據或狀態。

3. System（系統):負責執行與某些組件相關的邏輯。

在ArgOS中,每個Agent被視爲一個Entity,可以註冊不同的組件,如:

• Agent Component:存儲Agent名稱、模型名稱等基礎信息
• Perception Component:存儲感知到的外界數據
• Memory Component:存儲Agent的記憶數據
• Action Component:存儲要執行的Action數據

System的工作流程:

1. Perception System執行感知更新
2. Memory System處理記憶持久化
3. Action System執行動作

不同System之間沒有直接調用關係,而是在規定週期內獨立執行。

二、ArgOS System架構

ArgOS設計了多種Component和System,並將System分爲三個層次:

1. 有意識(CONSCIOUS)系統:更新頻率高,如每10秒
2. 潛意識(SUBCONSCIOUS)系統:更新頻率較低,如每25秒
3. 無意識(UNCONSCIOUS)系統:更新頻率更慢,如50秒以上

這種分層設計有助於處理不同復雜度的任務。

三、ArgOS整體架構解析

1. 核心架構分層
2. 組件(Component)分類
3. System架構
4. Manager架構
5. 與數據庫交互方式

四、架構創新點

• 各System獨立運行,無直接調用關係
• 易於擴展和裁剪功能
• 性能優於傳統面向對象架構
• System分層設計模擬人類意識層次

總的來說,這是一個模塊化程度高、性能優秀的框架。雖然Project89項目對其宣傳不足,但這種新穎的架構設計值得遊戲和DeFi領域的開發者關注和借鑑。